Si construir un edificio de dimensiones convencionales ya supone un reto, levantar un rascacielos lo es todavía más. Se requiere a profesionales muy experimentados (arquitectos, ingenieros y constructores), una planificación meticulosa y saber de antemano los posibles problemas que pueden aparecer durante el desarrollo del proyecto, así como las soluciones específicas aplicables para que no surjan problemas cuando esté acabado.
Los edificios muy altos deben estar preparados para resistir los vientos fuertes (grandes cargas laterales), los sismos, las vibraciones/oscilaciones y su propio peso, ya que de no estar bien construido se corre el riesgo de que se venga abajo… Esto obliga a utilizar núcleos rígidos de hormigón, sistemas de arriostramiento (diagonales de acero), cimentaciones muy profundas (especialmente en terrenos complejos) y amortiguadores masivos.
Controlar el proceso en las plantas más bajas es relativamente sencillo, pero no tanto en las superiores. Y cuando está el rascacielos acabado, llevar un seguimiento de la fachada es fundamental para evitar complicaciones. De nuevo, en los pisos más altos no es una tarea sencilla, y los métodos tradicionales de inspección requieren mucha mano de obra y tiempo, además de ser susceptibles a los errores y accidentes. Esto podría solucionarse mediante la inteligencia artificial y los drones.
Detectar grietas y manchas de agua con una precisión superior al 90 %
La detección de los defectos en las fachadas se ha convertido en una prioridad para los ingenieros estructurales y administraciones de las instalaciones, ya que los no detectados pueden acelerar el deterioro, lo que significa dos cosas: reparaciones más costosas y riesgo de seguridad para los ocupantes y los peatones.
Se ha descubierto que los avances en las tecnologías digitales podrían ayudar a reducirlos considerablemente, algo hasta el momento impensable con los métodos convencionales que involucran a la mano de obra humana. Gracias a los vehículos aéreos no tripulados y a la inteligencia artificial, la industria está virando hacia soluciones más inteligentes y automatizadas.
Las imágenes obtenidas por los drones, combinadas con la detección de defectos impulsada por la IA, ofrecen una alternativa prometedora para realizar evaluaciones rápidas, precisas y no intrusivas de fachadas de edificios de gran altura. Los drones toman imágenes desde múltiples ángulos sin necesidad de andamios ni cuerdas, las cuales se procesan mediante algoritmos de aprendizaje automático, concretamente redes neuronales convolucionales (CNN).
Estas redes CNN están entrenadas para identificar y clasificar los diferentes tipos de defectos. Aunque para ser entrenadas hayan requerido una gran cantidad de datos, a la larga es una técnica mucho más eficiente y económica, ya que minimiza los costos y mejora la precisión a la hora de proporcionar información práctica para el mantenimiento de los edificios de gran altura.
Además, ofrece la escalabilidad necesaria para implementar los avanzados sistemas de detección en múltiples edificios dentro de los entornos urbanos. Según los datos proporcionados por el Informe Anual de Accidentes de Trabajo del 2023 de CTAIMA, el mantenimiento de infraestructuras es un sector con bastante siniestralidad, especialmente en la construcción.
El índice de incidencia es de 6.298,6 accidentes por cada 100 mil trabajadores. Las caídas, golpes y el atrapamiento son las principales causas de accidentes mortales en el sector. Las caídas desde mucha altura son una causa común de accidentes graves, a menudo relacionadas con resbalones y tropiezos. Los golpes por caídas de objetos o contra maquinaria/herramientas también influyen. Con los drones y la IA, esta cifra se reduciría considerablemente.
Los vehículos aéreos no tripulados son flexibles, seguros y rentables, no solo porque eliminan la necesidad de montar andamios y accesos con cuerdas (que resultan peligrosos y costosos para el ser humano), sino porque diversos estudios han demostrado que las cámaras que integran tienen una resolución tan alta que permiten capturar imágenes de fachadas con un nivel de detalle suficiente para identificar los defectos.
Detección con gran eficiencia
Además, los avances en IA, sobre todo el aprendizaje profundo, han revolucionado el campo de la detección automatizada de defectos. Las redes CNN han demostrado ser muy eficientes a la hora de clasificar las grietas, desconchados y otras anomalías superficiales. Esta tecnología ha demostrado ser útil en detectar grietas en el hormigón, en comparación con las técnicas tradicionales de detección de bordes.
Durante el estudio, las imágenes de los drones combinadas con modelos CNN para automatizar la detección de defectos en puentes permitió detectar grietas y manchas de agua con una precisión superior al 90 %. Esta tecnología incluso puede, gracias a los datos recopilados por los vehículos aéreos no tripulados, detectar las grietas en tiempo real.
No obstante, a pesar de los grandes avances, la combinación de drones con IA para la inspección de edificios de gran altura todavía sigue poco explorada. La mayoría de las investigaciones actuales se centra en puentes, pavimentos y la monitorización general del estado estructural, en lugar de las fachadas verticales.
El sistema propuesto por el estudio está basado en drones no tripulados equipados con cámaras 4K de ultraalta resolución, sensores LiDAR para mapeo de profundidad y sistemas de navegación GPS. Los vehículos aéreos siguen rutas de vuelo preprogramadas que cubren la fachada tanto vertical como horizontalmente, garantizando una cobertura completa de la superficie al mismo tiempo que se minimiza la redundancia de imágenes.
via Jesús Quesada https://ift.tt/GzxjLul
